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Enregistrement W2150669224 · doi:10.1186/cc12854

Effects of ventilation strategy on distribution of lung inflammatory cell activity

2013· article· en· W2150669224 sur OpenAlexaff
Nicolas de Prost, Eduardo Leite Vieira Costa, Tyler J. Wellman, Guido Musch, Mauro R. Tucci, Tilo Winkler, R. Scott Harris, José G. Venegas, Brian P. Kavanagh, Marcos F. Vidal Melo

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteSociété de Pneumologie de Langue Française
Mots-clésMedicineMechanical ventilationLungAnesthesiaVentilation (architecture)PerfusionFraction of inspired oxygenArterial bloodPharmacologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Leukocyte infiltration is central to the development of acute lung injury, but it is not known how mechanical ventilation strategy alters the distribution or activation of inflammatory cells. We explored how protective (vs. injurious) ventilation alters the magnitude and distribution of lung leukocyte activation following systemic endotoxin administration. METHODS: Anesthetized sheep received intravenous endotoxin (10 ng/kg/min) followed by 2 h of either injurious or protective mechanical ventilation (n = 6 per group). We used positron emission tomography to obtain images of regional perfusion and shunting with infused ¹³N[nitrogen]-saline and images of neutrophilic inflammation with ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (¹⁸F-FDG). The Sokoloff model was used to quantify ¹⁸F-FDG uptake (Ki), as well as its components: the phosphorylation rate (k₃, a surrogate of hexokinase activity) and the distribution volume of ¹⁸F-FDG (Fe) as a fraction of lung volume (Ki = Fe × k₃). Regional gas fractions (fgas) were assessed by examining transmission scans. RESULTS: Before endotoxin administration, protective (vs. injurious) ventilation was associated with a higher ratio of partial pressure of oxygen in arterial blood to fraction of inspired oxygen (PaO₂/FiO₂) (351 ± 117 vs. 255 ± 74 mmHg; P < 0.01) and higher whole-lung fgas (0.71 ± 0.12 vs. 0.48 ± 0.08; P = 0.004), as well as, in dependent regions, lower shunt fractions. Following 2 h of endotoxemia, PaO₂/FiO₂ ratios decreased in both groups, but more so with injurious ventilation, which also increased the shunt fraction in dependent lung. Protective ventilation resulted in less nonaerated lung (20-fold; P < 0.01) and more normally aerated lung (14-fold; P < 0.01). Ki was lower during protective (vs. injurious) ventilation, especially in dependent lung regions (0.0075 ± 0.0043/min vs. 0.0157 ± 0.0072/min; P < 0.01). ¹⁸F-FDG phosphorylation rate (k₃) was twofold higher with injurious ventilation and accounted for most of the between-group difference in Ki. Dependent regions of the protective ventilation group exhibited lower k₃ values per neutrophil than those in the injurious ventilation group (P = 0.01). In contrast, Fe was not affected by ventilation strategy (P = 0.52). Lung neutrophil counts were not different between groups, even when regional inflation was accounted for. CONCLUSIONS: During systemic endotoxemia, protective ventilation may reduce the magnitude and heterogeneity of pulmonary inflammatory cell metabolic activity in early lung injury and may improve gas exchange through its effects predominantly in dependent lung regions. Such effects are likely related to a reduction in the metabolic activity, but not in the number, of lung-infiltrating neutrophils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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